基于机器学习的建筑能耗预测方法、产品、设备及介质与流程

1.一种基于机器学习的建筑能耗预测方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的建筑能耗预测方法，其特征在于，所述对所述历史建筑能耗数据进行分析，确定所述历史建筑能耗数据的数据特性，包括：

3.根据权利要求2所述的基于机器学习的建筑能耗预测方法，其特征在于，所述根据所述多个差异度，确定所述历史建筑能耗数据在所述目标预设时间因素下的数据特性，包括：

4.根据权利要求1所述的基于机器学习的建筑能耗预测方法，其特征在于，所述预测需求包括预测效率需求和预测准确度需求，

5.根据权利要求4所述的基于机器学习的建筑能耗预测方法，其特征在于，所述根据所述预测效率需求和所述预测准确度需求，确定所述至少两个可选模型类型中每一可选模型类型的预测需求匹配指数，包括：

6.根据权利要求1所述的基于机器学习的建筑能耗预测方法，其特征在于，所述对所述待处理历史建筑能耗数据进行异常数据识别和修复，得到处理后的历史建筑能耗数据，包括：

7.根据权利要求6所述的基于机器学习的建筑能耗预测方法，其特征在于，所述根据所述目标聚类结果，对每一次聚类结果中剔除出的异常数据进行修复，包括：

8.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的基于机器学习的建筑能耗预测方法的步骤。

9.一种电子设备，其特征在于，包括：

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序在计算机中执行时，令所述计算机执行权利要求1-7任一项所述的基于机器学习的建筑能耗预测方法。